Harison, John (2020) Implementasi Otomatisasi Pengambilan Wajah untuk Face Recognition dengan Menggunakan Kedipan Mata Berbasis Android. Undergraduate thesis, Institut Teknologi Sepuluh Nopember.
Preview |
Text
05111640000003-Undergraduate_Thesis.pdf Download (2MB) | Preview |
Abstract
Sistem kehadiran mahasiswa merupakan proses pencatatan kehadiran mahasiswa di kelas. Sistem kehadiran ini dapat menjadi bukti bahwa seorang mahasiswa telah berada di dalam kelas. Pencatatan kehadiran mahasiswa dapat dilakukan dengan berbagai cara. Di Jurusan Teknik Informatika ITS, sistem kehadiran mahasiswa dilakukan secara manual yaitu melakukan tanda tangan pada kertas daftar kehadiran kelas. Hal ini menimbulkan celah kelemahan yaitu kemungkinan terjadinya kecurangan dalam pencatatan kehadiran.
Dalam tugas akhir ini diimplementasikan otomatisasi pengambilan wajah menggunakan kedipan mata kedalam aplikasi mobile. Aplikasi ini diimplementasikan dengan menggunakan pustaka (library) Firebase ML Kit dimana didalamnya terdapat pendeteksian titik-titik wajah. Implementasi dari metode ini diharapkan dapat mengatasi kemungkinan terjadinya kecurangan dalam pencatatan kehadiran.
Hasil pengujian dari implementasi metode pengenalan wajah ke dalam aplikasi mobile menunjukan hasil yang cukup memuaskan. Hal ini terlihat dari hasil pengujian kegunaan dari aplikasi ini yang dapat mengambil sebuah foto dari kedipan mata. Dari penilaian ini dapat disimpulkan bahwa aplikasi ini cukup flekibel, layak dan mudah untuk digunakan.
=========================================================
Student attendance system is the process of recording student attendance in class. This attendance system can be proven that a student has been in the classroom. The process of recording student attendance can be done in various ways. In the Department of Informatics ITS, the process of recording student attendance is done manually. Students sign the student attendance sheets that have been prepared beforehand. This method leads to weaknesses. The weakness is the possibility of fraud in attendance recording process.
This final project is implementing automation face capture using a blink of an eye into the mobile application. This application is implemented by using Firebase ML Kit(library) where Firebase ML Kit can detect Face points. Implementation of face recognition is expected to address the possibility of fraud in attendance.
The test results of the implementation of face recognition method into the mobile applications show satisfactory results. This can be seen from the results of testing the usefulness of this application that can take photos from a blink of an eye. From this assessment it can be concluded that this application is quite flexible, feasible and easy to use.
| Item Type: | Thesis (Undergraduate) |
|---|---|
| Uncontrolled Keywords: | android, machine learning, face recognition, eye blink detection |
| Subjects: | Q Science > QA Mathematics > QA76 Computer software Q Science > QA Mathematics > QA76.585 Cloud computing. Mobile computing. T Technology > T Technology (General) |
| Divisions: | Faculty of Information Technology > Informatics Engineering > 55201-(S1) Undergraduate Thesis |
| Depositing User: | John Harison |
| Date Deposited: | 04 Aug 2020 08:43 |
| Last Modified: | 12 May 2023 04:10 |
| URI: | http://repository.its.ac.id/id/eprint/76542 |
Actions (login required)
 |
View Item |